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CC BY 4.0 (Attribution 4.0 International)
Respect the present, and control the reality.
- Christopher Nolan
影响MySQL性能的因素
- 业务需求对于MySQL的影响
- 存储定位对于MySQL的影响
- 系统各种配置及规则数据
- 活跃用户的基本信息数据和个性化定制信息数据
- 准实时的统计信息数据
- 二进制多媒体数据
- 流水队列数据
- 超大文本数据
- 需要放入缓存的数据
- Schema设计对系统的性能影响
- 优化(减少)对数据库访问的请求
- 优化(减少)无用数据的查询请求
- 优化硬件环境
一、性能分析
MySQL Query Optimizer
MySQL Query Optimizer是在MySQL中专门负责优化SELECT 语句的优化器模块,它的主要功能为:通过计算分析系统中收集到的统计信息,为客户端请求的 Query 提供他认为最优的执行计划。
当客户端向 MySQL 请求一条 Query,命令解析器模块完成请求分类,区别出是 SELECT 并转发给 MySQL Query Optimize r时,MySQL Query Optimizer 首先会对整条 Query 进行优化,处理掉一些常量表达式的预算,直接换算成常量值;并对 Query 中的查询条件进行简化和转换,如去掉一些无用或显而易见的条件、结构调整等;然后分析 Query 中的 Hint 信息(如果有),看显示 Hint 信息是否可以完全确定该 Query 的执行计划。如果没有 Hint 或 Hint 信息还不足以完全确定执行计划,则会读取所涉及对象的统计信息,根据 Query 进行写相应的计算分析,然后再得出最后的执行计划。
MySQL常见性能瓶颈
CPU: CPU在饱和的时候一般发生在数据存入内存或葱磁盘上读取数据的时候
I/O: 磁盘I/O瓶颈发生在存入数据量远大于内存容量的时候
服务器硬件: 可以通过top, free, iostat和vmstat来查看系统性能的状态
MySQL性能下降原因分析
- 查询语句写法造成性能下降
- 索引失效(单值,复合)
- 关联查询有太多join(设计缺陷或不得已的需求)
- 服务器调优及各个参数设置(缓冲,线程数等)
MySQL常见性能分析手段
性能瓶颈定位
通过show
命令查看MySQL状态及变量,找到系统瓶颈:
Mysql> show status ——显示状态信息(扩展show status like ‘XXX’)
Mysql> show variables ——显示系统变量(扩展show variables like ‘XXX’)
Mysql> show innodb status ——显示InnoDB存储引擎的状态
Mysql> show processlist ——查看当前SQL执行,包括执行状态、是否锁表等
Shell> mysqladmin variables -u username -p password——显示系统变量
Shell> mysqladmin extended-status -u username -p password——显示状态信息
慢查询日志
MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录,用来记录在MySQL中响应时间超过阈值的语句,具体指运行时间超过long_query_time值的SQL语句,会被记录到慢查询日志中。
- long_query_time的默认值为10,意思是运行时间超过10s以上的语句
- 默认状态下MySQL数据库没有开启慢查询日志,需要手动设置参数开启
查看开启状态
SHOW VARIABLES LIKE '%slow_query_log%'
开启慢查询日志
mysql> set global slow_query_log='ON';
mysql> set global slow_query_log_file='/var/lib/mysql/hostname-slow.log';
mysql> set global long_query_time=2;
永久配置修改配置文件my.cnf或my.ini, 在[mysqld]
一行下面加入两个配置参数
[mysqld]
slow_query_log = ON
slow_query_log_file = /var/lib/mysql/hostname-slow.log
long_query_time = 3
注:log-slow-queries 参数为慢查询日志存放的位置,一般这个目录要有 MySQL 的运行帐号的可写权限,一般都将这个目录设置为 MySQL 的数据存放目录;long_query_time = 2 中的 2 表示查询超过两秒才记录;在my.cnf或者 my.ini 中添加 log-queries-not-using-indexes 参数,表示记录下没有使用索引的查询。
Exlain关键字(执行计划)
使用Explain关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句,从而知道MySQL是如何处理你的SQL语句的,进而分析查询语句或表结构的性能瓶颈,包括的功能如下:
- 查看表的读取顺序
- 查看数据读取操作的操作类型
- 查看哪些索引可以使用
- 查看哪些索引被实际使用
- 查看表与表之间的引用
- 查看每张表有多少行被优化器查询
步骤:
- Explain + SQL语句
- 执行计划包含的信息(如果有分区表的话还会有partitions)
各字段解释:
id(select 查询的序列号,包含一组数字,表示查询中执行select子句或操作表的顺序):
id相同,执行顺序从上往下;
id全不同,如果是子查询,id的序号会递增,id值越大优先级越高,越先被执行;
id部分相同,执行顺序是先按照数字大的先执行,然后数字相同的按照从上往下的顺序执行
select_type(查询类型,用于区别普通查询、联合查询、子查询等复杂查询)
SIMPLE :简单的select查询,查询中不包含子查询或UNION
PRIMARY:查询中若包含任何复杂的子部分,最外层查询被标记为PRIMARY
SUBQUERY:在select或where列表中包含了子查询
DERIVED:在from列表中包含的子查询被标记为DERIVED,MySQL会递归执行这些子查询,把结果放在临时表里
UNION:若第二个select出现在UNION之后,则被标记为UNION;
若UNION包含在from子句的子查询中,外层select将被标记为DERIVED
UNION RESULT:从UNION表获取结果的select
table(显示这一行的数据是关于哪张表的)
type(显示查询使用了那种类型,从最好到最差依次排列 system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL )
一般来说,得保证查询至少达到range级别,最好到达ref
system:表只有一行记录(等于系统表),是 const 类型的特例,平时不会出现
const:表示通过索引一次就找到了,const 用于比较 primary key 或 unique 索引,因为只要匹配一行数据,所以很快,如将主键置于 where 列表中,mysql 就能将该查询转换为一个常量
eq_ref:唯一性索引扫描,对于每个索引键,表中只有一条记录与之匹配,常见于主键或唯一索引扫描
ref:非唯一性索引扫描,范围匹配某个单独值得所有行。本质上也是一种索引访问,他返回所有匹配某个单独值的行,然而,它可能也会找到多个符合条件的行,多以他应该属于查找和扫描的混合体
range:只检索给定范围的行,使用一个索引来选择行。key列显示使用了哪个索引,一般就是在你的where语句中出现了between、<、>、in等的查询,这种范围扫描索引比全表扫描要好,因为它只需开始于索引的某一点,而结束于另一点,不用扫描全部索引
index:Full Index Scan,index于ALL区别为index类型只遍历索引树。通常比ALL快,因为索引文件通常比数据文件小。(也就是说虽然all和index都是读全表,但index是从索引中读取的,而all是从硬盘中读的)
ALL:Full Table Scan,将遍历全表找到匹配的行
possible_keys: 显示可能应用在这张表中的索引,一个或多个,查询涉及到的字段若存在索引,则该索引将被列出,但不一定被查询实际使用
key_len: 表示索引中使用的字节数,可通过该列计算查询中使用的索引的长度。在不损失精确性的情况下,长度越短越好
Extra: 包含不适合在其他列中显示但十分重要的额外信息
Show Profile分析查询
Show Profile 是 MySQL 提供可以用来分析当前会话中语句执行的资源消耗情况,可以用于SQL的调优的测量。默认情况下,参数处于关闭状态,并保存最近15次的运行结果。
二、性能优化
索引优化
索引优化准则
- 尽量使用全值匹配
- 最左匹配法则,比如建立了一个联合索引(a,b,c),那么其实我们可利用的索引就有(a), (a,b), (a,b,c)
- 不在索引列上做任何操作(计算、函数、(自动or手动)类型转换),会导致索引失效而转向全表扫描
- 存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列
- 尽量使用覆盖索引(只访问索引的查询(索引列和查询列一致)),减少select
- is null, is not null 也无法使用索引
- like “xxxx%” 是可以用到索引的,like “%xxxx” 则不行(like “%xxx%” 同理)。like以通配符开头(‘%abc…‘)索引失效会变成全表扫描操作
- 字符串不加单引号索引失效
- 少用or,用它来连接时会索引失效
- <,<=,=,>,>=,BETWEEN,IN 可用到索引,<>,not in ,!= 则不行,会导致全表扫描
一般性建议
- 对于单键索引,尽量选择针对当前query过滤性更好的索引
- 在选择组合索引的时候,当前Query中过滤性最好的字段在索引字段顺序中,位置越靠前越好
- 在选择组合索引的时候,尽量选择可以能够包含当前query中的where字句中更多字段的索引
- 尽可能通过分析统计信息和调整query的写法来达到选择合适索引的目的
- 少用Hint强制索引
查询优化
永远小表驱动大表(小的数据集驱动大的数据集)
slect * from A where id in (select id from B)`等价于
#等价于
select id from B
select * from A where A.id=B.id
当 B 表的数据集必须小于 A 表的数据集时,用 in优于exists
select * from A where exists (select 1 from B where B.id=A.id)
#等价于
select * from A
select * from B where B.id = A.id`
order by关键字优化
- order by子句,尽量使用 Index 方式排序,避免使用 FileSort 方式排序
- MySQL 支持两种方式的排序,FileSort 和 Index,Index效率高,它指 MySQL 扫描索引本身完成排序,FileSort 效率较低
- ORDER BY 满足两种情况,会使用Index方式排序;①ORDER BY语句使用索引最左前列 ②使用where子句与ORDER BY子句条件列组合满足索引最左前列
- 尽可能在索引列上完成排序操作,遵照索引建的最佳最前缀
- 如果不在索引列上,filesort 有两种算法,mysql就要启动双路排序和单路排序
- 单路排序:从磁盘读取查询需要的所有列,按照order by 列在 buffer对它们进行排序,然后扫描排序后的列表进行输出,效率高于双路排序
- 双路排序:MySQL 4.1之前是使用双路排序,字面意思就是两次扫描磁盘,最终得到数据
- 优化策略
- 增大sort_buffer_size参数的设置
- 增大max_lencth_for_sort_data参数的设置
GROUP BY关键字优化
- group by实质是先排序后进行分组,遵照索引建的最佳左前缀
- 当无法使用索引列,增大 max_length_for_sort_data 参数的设置,增大sort_buffer_size参数的设置
- where高于having,能写在where限定的条件就不要去having限定了
数据类型优化
MySQL 支持的数据类型非常多,选择正确的数据类型对于获取高性能至关重要。不管存储哪种类型的数据,下面几个简单的原则都有助于做出更好的选择:
- 更小的通常更好:一般情况下,应该尽量使用可以正确存储数据的最小数据类型。简单就好:简单的数据类型通常需要更少的CPU周期。例如,整数比字符操作代价更低,因为字符集和校对规则(排序规则)使字符比较比整型比较复杂。
- 尽量避免NULL:通常情况下最好指定列为NOT NULL